게다가, 위치에 있는 시간이 미리 무제한인 실제 시스템 의 경우 TP의 사용은 일반적으로 비실용적 입니다. 이것의 예는 추세 추종 시스템과 "이익을 실행하도록 하십시오" 규칙입니다. 임호
나는 그것에 대해 그렇게 단정하지 않을 것입니다. 예를 들어, 분배의 오른쪽(수익성) 영역에 무한 꼬리가 있는 TS의 경우 특징적인 현상은 열린 위치의 "끌어가기"이며, 종종 이 위치를 재투자하여 다시 여는 것이 훨씬 더 효과적일 것입니다. 수도. 그러한 "개"의 역할은 TR에 의해 수행됩니다.
음, 이것은 물론 TS-MM 번들 작업의 미묘하며 특정 TS에 대해 얻은 기능에 대한 정밀한 연구가 필요합니다.
나는 그것에 대해 그렇게 단정하지 않을 것입니다. 예를 들어, 분배의 오른쪽(수익성) 영역에 무한 꼬리가 있는 TS의 경우 특징적인 현상은 열린 위치의 "끌어가기"이며, 종종 이 위치를 재투자하여 다시 여는 것이 훨씬 더 효과적일 것입니다. 수도. 그런 개의 역할은 TR이 수행합니다.
나는 단지 문제에 대한 저자의 진술을 고수하려고 노력했습니다. TS에는 규칙적인 입력과 출력이 있으며 SL과 TP를 통한 출력은 비상입니다. 풀업 중지 및 테이크가 일반 종료 방법 중 하나인 경우(풀업 시 이것이 사실상 작동하는 방식임) 그에 따라 논리가 달라집니다.
TP 출구는 어떻게 비상할 수 있습니까? TP는 스탯이 손실되는 레벨입니다. 특정 시간대에 이점이 있습니다(보다 정확하게는 TP 수준에서 최대). 이 시간 지평선은 아마도 다른 종료 규칙에 의해 암시적으로 설정됩니다. 그러나 존재하며 TP 수준은 TA 측면 외에도 해당 포지션을 유지하는 시간 범위에 따라 결정됩니다.
이 예는 매우 정확하지 않습니다. 왜냐하면. 우리는 분석에서 가격 시리즈의 명백한 속성을 사용해야 합니다. 그리고 그것들은 무작위 브라운 운동과 마틴게일의 성질에 의해 가장 밀접하게 기술됩니다. cos(x) 유형의 고조파 급수에 대해 말할 수 없는 것은 무엇입니까?
우리 ystr 은 평균의 관점에서 말합니다. 이 접근 방식을 통해 t 시간 동안의 가격이 경로 V 를 통과한다는 나의 진술은 매우 정확하고 엄격하게 증명됩니다. 가격이 지난 포인트의 평균 값(이것은 0임)이 아니라 얻은 포인트(가격이 통과함)의 거리 계수의 평균 값에 대해 이야기하고 있음을 상기시켜 드리겠습니다. 다른 것들.
아마도 최적의 TS에 대한 귀하의 정의에 "평균적으로 단위 시간당 최대 포인트 수를 가져오는" 표현이 있다는 사실로 인해 경고를 받았을 것입니다. 시간 단위당 가격 변화의 함수(무작위 브라운 운동일지라도)가 초기 가격보다 낮은 가격 변화 범위와 동일한 초기 가격 이상의 가격 변동 범위를 갖는다면, 이 시간 단위에서 다음과 같은 TS는 0점을 "가져옵니다". 동시에 이 시간 단위의 진폭은 "2 * 가격 변동 범위"와 같습니다.
"이상적인 TS의 경우 모든 방향이 추측된다"는 점을 고려하면 그러한 시스템은 실제로 구현하기 어렵다는 점에 유의해야 합니다. 그리고 "가격변동폭"이 스프레드 안에 있다는 조건을 설정하면 완전히 불가능합니다.
음, 물론, take와 관련하여 이 단어는 성가십니다. 예를 들어 "forced"로 바꿀 수 있습니다. 예시? 글쎄, 계획된 TR과 훨씬 겹치는 던지기가있었습니다. 경우의 절반은 고장이 나고 닫을 시간이 남아 있고, 절반은 스파이크가 되어 선물을 움켜쥐고 강제 종료하는 것 외에는 작동하지 않습니다. 또한, 그 이후의 위치는 결국 빨간색으로 마감될 수 있습니다. 물론 손익분기점까지 끌어올릴 수 있지만 특히 서버에 종종 과부하가 걸리는 순간이기 때문에 이익은 더 적을 것입니다.
물론 이것은 하나의 예일 뿐, 동일한 맥락의 분석을 통해 상황에 보다 차별화된 접근이 가능하다고 하자.
그러나 topt-tpos에 의한 stop up은 topt에서 강제로 포지션을 청산하는 것과 유사한 효과를 가질 것입니다. 즉, 평균 포지션 유지 시간이 topt보다 짧아질 것입니다. 그건 그렇고, 시간이 지남에 따라 강제 폐쇄는 종종 균형에 긍정적 인 영향을 미칩니다. :)
음, 물론, take와 관련하여 이 단어는 성가십니다. 예를 들어 "forced"로 바꿀 수 있습니다. 예시? 글쎄, 계획된 TR과 훨씬 겹치는 던지기가있었습니다. 경우의 절반은 고장이 나고 닫을 시간이 남아 있고, 절반은 스파이크가 되어 선물을 움켜쥐고 강제 종료하는 것 외에는 작동하지 않습니다. 또한, 그 이후의 위치는 결국 빨간색으로 마감될 수 있습니다. 물론 손익분기점까지 끌어올릴 수 있지만 특히 서버에 종종 과부하가 걸리는 순간이기 때문에 이익은 더 적을 것입니다.
물론 이것은 하나의 예일 뿐, 동일한 맥락의 분석을 통해 상황에 보다 차별화된 접근이 가능하다고 하자.
그러나 topt-tpos에 의한 stop up은 topt에서 강제로 포지션을 청산하는 것과 유사한 효과를 가질 것입니다. 즉, 평균 포지션 유지 시간이 topt보다 짧아질 것입니다. 그건 그렇고, 시간이 지남에 따라 강제 폐쇄는 종종 균형에 긍정적 인 영향을 미칩니다. :)
모든 것은 맞다. 그러나 계획된 TP는 여러 면에서 시간대에 따라 다릅니다.
추상적인 예: 우리에게 유리하게 편향된 코인(0.55/0.45), 우리는 누적 SB를 고려합니다. 우리는 내기를 합니다. TP와 SL에 베팅할 수 있다고 가정해 보겠습니다. 어디에 둘 것인가? 예를 들어, 100번의 던지기가 있을 것이라는 것을 미리 알고 있다면 "보고" 기간 동안 이익 극대화 측면에서 최적의 TP 수준을 계산할 수 있습니다. 게임이 얼마나 많은 롤을 지속할 것인지 미리 알 수 없거나 범위가 너무 큰 경우(예: 10에서 1000 롤), TP를 두는 것이 합리적인 수준이 없습니다. "시장에서 나가기 위해" 시리즈의 끝에서 승리하는 것이 더 효율적입니다.
세 번째 옵션 - 우리는 주기적으로(예를 들어 10번 던진 후) TP를 검토할 수 있었고 이전 버전과 마찬가지로 전체 시리즈의 길이를 미리 알 수 있었습니다. 시리즈의 남은 던지기 횟수에 따라 최종 가격에서 TP 값을 수정하는 것이 가장 좋습니다.
Z.Y. SL은 여기서 전혀 의미가 없습니다. 왜냐하면 분포는 고정적이며 항상 양의 mo가 있습니다.
게다가, 위치에 있는 시간이 미리 무제한인 실제 시스템 의 경우 TP의 사용은 일반적으로 비실용적 입니다. 이것의 예는 추세 추종 시스템과 "이익을 실행하도록 하십시오" 규칙입니다. 임호
나는 그것에 대해 그렇게 단정하지 않을 것입니다. 예를 들어, 분배의 오른쪽(수익성) 영역에 무한 꼬리가 있는 TS의 경우 특징적인 현상은 열린 위치의 "끌어가기"이며, 종종 이 위치를 재투자하여 다시 여는 것이 훨씬 더 효과적일 것입니다. 수도. 그러한 "개"의 역할은 TR에 의해 수행됩니다.
음, 이것은 물론 TS-MM 번들 작업의 미묘하며 특정 TS에 대해 얻은 기능에 대한 정밀한 연구가 필요합니다.
나는 그 이유가 최적의 위치 유지 시간에 있는 대부분의 시스템에 대한 것이며 SL과 TP가 그 결과라고 생각합니다.
나는 문제에 대한 저자의 진술을 고수하려고 노력했습니다. TS에는 규칙적인 입력과 출력이 있으며 SL과 TP를 통한 출력은 비상입니다. 풀업 중지 및 테이크가 일반 종료 방법 중 하나인 경우(풀업 시 이것이 사실상 작동하는 방식임) 그에 따라 논리가 달라집니다.
나는 그것에 대해 그렇게 단정하지 않을 것입니다. 예를 들어, 분배의 오른쪽(수익성) 영역에 무한 꼬리가 있는 TS의 경우 특징적인 현상은 열린 위치의 "끌어가기"이며, 종종 이 위치를 재투자하여 다시 여는 것이 훨씬 더 효과적일 것입니다. 수도. 그런 개의 역할은 TR이 수행합니다.
글쎄, 이것은 물론 TS-MM 번들 작업의 미묘함입니다.
재폐쇄는 관련 거래입니다. 그것들은 별도로 고려될 수 없습니다.
재폐쇄는 관련 거래입니다. 그것들은 별도로 고려될 수 없습니다.
역시 진리다...나는 단지 문제에 대한 저자의 진술을 고수하려고 노력했습니다. TS에는 규칙적인 입력과 출력이 있으며 SL과 TP를 통한 출력은 비상입니다. 풀업 중지 및 테이크가 일반 종료 방법 중 하나인 경우(풀업 시 이것이 사실상 작동하는 방식임) 그에 따라 논리가 달라집니다.
TP 출구는 어떻게 비상할 수 있습니까? TP는 스탯이 손실되는 레벨입니다. 특정 시간대에 이점이 있습니다(보다 정확하게는 TP 수준에서 최대). 이 시간 지평선은 아마도 다른 종료 규칙에 의해 암시적으로 설정됩니다. 그러나 존재하며 TP 수준은 TA 측면 외에도 해당 포지션을 유지하는 시간 범위에 따라 결정됩니다.
그래서 나는 맨 처음에 문제 진술이 단어의 가장 좁은 의미에서 좁다고 생각합니다. 이것은 일반적인 경우와 관련이없는 것 같습니다. :o( 하지만 내가 틀렸을 수도 있습니다.
이 예는 매우 정확하지 않습니다. 왜냐하면. 우리는 분석에서 가격 시리즈의 명백한 속성을 사용해야 합니다. 그리고 그것들은 무작위 브라운 운동과 마틴게일의 성질에 의해 가장 밀접하게 기술됩니다. cos(x) 유형의 고조파 급수에 대해 말할 수 없는 것은 무엇입니까?
우리 ystr 은 평균의 관점에서 말합니다. 이 접근 방식을 통해 t 시간 동안의 가격이 경로 V 를 통과한다는 나의 진술은 매우 정확하고 엄격하게 증명됩니다. 가격이 지난 포인트의 평균 값(이것은 0임)이 아니라 얻은 포인트(가격이 통과함)의 거리 계수의 평균 값에 대해 이야기하고 있음을 상기시켜 드리겠습니다. 다른 것들.
아마도 최적의 TS에 대한 귀하의 정의에 "평균적으로 단위 시간당 최대 포인트 수를 가져오는" 표현이 있다는 사실로 인해 경고를 받았을 것입니다. 시간 단위당 가격 변화의 함수(무작위 브라운 운동일지라도)가 초기 가격보다 낮은 가격 변화 범위와 동일한 초기 가격 이상의 가격 변동 범위를 갖는다면, 이 시간 단위에서 다음과 같은 TS는 0점을 "가져옵니다". 동시에 이 시간 단위의 진폭은 "2 * 가격 변동 범위"와 같습니다.
"이상적인 TS의 경우 모든 방향이 추측된다"는 점을 고려하면 그러한 시스템은 실제로 구현하기 어렵다는 점에 유의해야 합니다. 그리고 "가격변동폭"이 스프레드 안에 있다는 조건을 설정하면 완전히 불가능합니다.
TP 출구는 어떻게 비상할 수 있습니까?
음, 물론, take와 관련하여 이 단어는 성가십니다. 예를 들어 "forced"로 바꿀 수 있습니다. 예시? 글쎄, 계획된 TR과 훨씬 겹치는 던지기가있었습니다. 경우의 절반은 고장이 나고 닫을 시간이 남아 있고, 절반은 스파이크가 되어 선물을 움켜쥐고 강제 종료하는 것 외에는 작동하지 않습니다. 또한, 그 이후의 위치는 결국 빨간색으로 마감될 수 있습니다. 물론 손익분기점까지 끌어올릴 수 있지만 특히 서버에 종종 과부하가 걸리는 순간이기 때문에 이익은 더 적을 것입니다.
물론 이것은 하나의 예일 뿐, 동일한 맥락의 분석을 통해 상황에 보다 차별화된 접근이 가능하다고 하자.
그러나 topt-tpos에 의한 stop up은 topt에서 강제로 포지션을 청산하는 것과 유사한 효과를 가질 것입니다. 즉, 평균 포지션 유지 시간이 topt보다 짧아질 것입니다. 그건 그렇고, 시간이 지남에 따라 강제 폐쇄는 종종 균형에 긍정적 인 영향을 미칩니다. :)
음, 물론, take와 관련하여 이 단어는 성가십니다. 예를 들어 "forced"로 바꿀 수 있습니다. 예시? 글쎄, 계획된 TR과 훨씬 겹치는 던지기가있었습니다. 경우의 절반은 고장이 나고 닫을 시간이 남아 있고, 절반은 스파이크가 되어 선물을 움켜쥐고 강제 종료하는 것 외에는 작동하지 않습니다. 또한, 그 이후의 위치는 결국 빨간색으로 마감될 수 있습니다. 물론 손익분기점까지 끌어올릴 수 있지만 특히 서버에 종종 과부하가 걸리는 순간이기 때문에 이익은 더 적을 것입니다.
물론 이것은 하나의 예일 뿐, 동일한 맥락의 분석을 통해 상황에 보다 차별화된 접근이 가능하다고 하자.
그러나 topt-tpos에 의한 stop up은 topt에서 강제로 포지션을 청산하는 것과 유사한 효과를 가질 것입니다. 즉, 평균 포지션 유지 시간이 topt보다 짧아질 것입니다. 그건 그렇고, 시간이 지남에 따라 강제 폐쇄는 종종 균형에 긍정적 인 영향을 미칩니다. :)
모든 것은 맞다. 그러나 계획된 TP는 여러 면에서 시간대에 따라 다릅니다.
추상적인 예: 우리에게 유리하게 편향된 코인(0.55/0.45), 우리는 누적 SB를 고려합니다. 우리는 내기를 합니다. TP와 SL에 베팅할 수 있다고 가정해 보겠습니다. 어디에 둘 것인가? 예를 들어, 100번의 던지기가 있을 것이라는 것을 미리 알고 있다면 "보고" 기간 동안 이익 극대화 측면에서 최적의 TP 수준을 계산할 수 있습니다. 게임이 얼마나 많은 롤을 지속할 것인지 미리 알 수 없거나 범위가 너무 큰 경우(예: 10에서 1000 롤), TP를 두는 것이 합리적인 수준이 없습니다. "시장에서 나가기 위해" 시리즈의 끝에서 승리하는 것이 더 효율적입니다.
세 번째 옵션 - 우리는 주기적으로(예를 들어 10번 던진 후) TP를 검토할 수 있었고 이전 버전과 마찬가지로 전체 시리즈의 길이를 미리 알 수 있었습니다. 시리즈의 남은 던지기 횟수에 따라 최종 가격에서 TP 값을 수정하는 것이 가장 좋습니다.
Z.Y. SL은 여기서 전혀 의미가 없습니다. 왜냐하면 분포는 고정적이며 항상 양의 mo가 있습니다.